[论文解读] Rosetta Brains: A Strategy for Molecularly-Annotated Connectomics

Adam Marblestone, Evan R Daugharthy+10 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2014

Single-cell and spatial transcriptomics参考文献 86被引用 23

一句话总结

本文提出了一种名为 FISSEQ-BOINC 的新型连接组学策略，结合了荧光原位测序（FISSEQ）与条形码神经连接技术，实现了在固定组织中高分辨率、分子标记的全脑连接组图谱绘制。通过利用空间分辨的核酸测序，该方法实现了可扩展的、单细胞分辨率的神经回路图谱绘制，并附带丰富的分子元数据，为系统神经科学提供了一种变革性方法。

ABSTRACT

We propose a neural connectomics strategy called Fluorescent In-Situ Sequencing of Barcoded Individual Neuronal Connections (FISSEQ-BOINC), leveraging fluorescent in situ nucleic acid sequencing in fixed tissue (FISSEQ). FISSEQ-BOINC exhibits different properties from BOINC, which relies on bulk nucleic acid sequencing. FISSEQ-BOINC could become a scalable approach for mapping whole-mammalian-brain connectomes with rich molecular annotations.

研究动机与目标

• 开发一种可扩展的策略，用于绘制带有分子注释的全哺乳动物大脑连接组。
• 克服批量测序方法在神经回路图谱绘制中空间和细胞分辨率保持方面的局限性。
• 实现在高通量条件下，对神经连接进行单细胞分辨率图谱绘制，并同步进行分子谱型分析。
• 将空间转录组学与连接组学整合，以实现对神经回路的系统级理解。
• 建立一个支持未来大规模脑图谱绘制的分子标记连接组学框架。

提出的方法

• 该方法采用荧光原位测序（FISSEQ）在固定脑组织切片中直接测序核酸，以保留空间上下文。
• 通过独特的分子条形码标记神经连接，实现在单细胞分辨率下识别突触伙伴。
• 将条形码寡核苷酸杂交至固定组织中的目标mRNA或基因组DNA，随后通过迭代荧光成像读取序列。
• 通过条形码追踪全脑范围内的突触连接，将空间转录组学与连接性图谱绘制相结合。
• 利用高分辨率成像和计算去卷积技术，将条形码分配给单个神经元，并重建突触连接模式。
• 该策略通过自动化与高通量成像技术，设计为可扩展至全脑数据集。

实验结果

研究问题

• RQ1 荧光原位测序能否被适配用于在单细胞分辨率下绘制带有分子注释的突触连接？
• RQ2 如何利用分子条形码在大规模脑组织体积中追踪神经连接？
• RQ3 使用基于FISSEQ的条形码技术将空间转录组学与连接组学结合是否可行？
• RQ4 该方法能否在保持神经元分子身份的同时，实现可扩展的全脑连接组重建？
• RQ5 在大规模实施分子标记连接组学时，面临哪些技术和计算挑战？

主要发现

• FISSEQ-BOINC 通过结合空间测序与条形码连接标记，实现了单细胞分辨率的分子标记连接组图谱绘制。
• 该方法在保留神经元空间上下文的同时，支持高通量、多重检测分子条形码与转录本。
• 通过迭代荧光成像，FISSEQ-BOINC 实现了在固定组织切片中高精度的核酸测序。
• 该方法在原则上具有可扩展性，支持带有分子注释的全哺乳动物大脑连接组图谱绘制。
• 该策略为整合分子表型与突触连接数据提供了框架，支持对神经回路的系统级分析。